Transformers in Healthcare: A Survey

Transformers in Healthcare: A Survey

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 人工知能（AI）が医療を含む社会の様々な分野でますます普及していく中、Transformersニューラルネットワークの採用は、多くのアプリケーションを急速に変革しています。Transformersは、一般的な自然言語処理（NLP）の課題を解決するために最初に開発された深層学習アーキテクチャの一種であり、その後、医療を含む多くの分野で適用されています。本研究は、Transformersが医療画像、電子健康記録（EHR）、ソーシャルメディア、生理学的信号、およびバイオ分子配列などの様々な形式のデータ分析にどのように採用されているかを概観しています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究は、Transformersアーキテクチャが医療分野でどのように適用されているかを概観して、その恩恵を実証することを目的としています。Transformersを利用した近年の研究について、医療診断、レポート生成、データ再構築、および薬剤・タンパク質合成の分野でどのように貢献しているかを調査しました。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> ニューラルネットワークの活用は、近年、医療分野で注目されています。特に、自然言語処理（NLP）の課題を解決するために開発されたTransformersアーキテクチャは、医療分野で適用するために広く採用されるようになっています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
==> 本研究では、Transformersアーキテクチャが医療分野でどのように適用されているかについて、医療画像、EHR、ソーシャルメディア、生理学的信号、およびバイオ分子配列などの様々なデータ形式の分析に焦点を当て、研究を概説しています。また、Transformersを利用した医療分野における応用とその恩恵、制限、および問題点についても論じています。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA)のガイドラインに基づいて、Transformersアーキテクチャが医療分野で適用されている最新の研究を概観し、恩恵と制限について考察しました。本研究により、Transformersが医療分野でそれぞれの目的に応じたデータ分析に効果的に活用できることが示されました。